查看招聘进度、总结招聘结果,下面两种形式,你更喜欢哪种呢?
相信绝大多数人选择右边第二种图表形式。文不如数,数不如图。图表简单直观、对比清晰,哪个环节转化率低,一目了然。
形式上图表最优。但关键问题来了,招聘这么复杂,HR应该看哪些数据呢?
招聘核心数据指标
招聘业务和销售、市场等工作的逻辑很类似,都是围绕着一个既定的业务指标,设计一个转化漏斗,通过对漏斗的运营,达成业务指标的过程。其招聘核心指标包括:
1、结果指标
结果指标是考核招聘团队最重要、最核心的业务指标,HR团队的所有人都会关注此指标。具体包括:需求数、入职数、需求完成率、需求完成周期等。
2、过程指标
过程指标是招聘团队为了达成结果,对招聘进展、过程和行为的跟踪。过程指标的分析往往围绕着招聘漏斗的运营过程进行。
对漏斗的分析应重点关注三类数据:
1)现状的绝对数据
流量:整体数据,所有经过这一阶段的数据。
存量:当前数据,目前停留在这一阶段的数量。
2)阶段转化率
整体转化率:常见为入职率,如「入职数 / 收到有效简历数」
分阶段转化率:从上一阶段漏到本阶段的数量比率,如「一面通过人数/安排一面人数」
3)转化时长
整体转化时长:常见为入职周期,如从候选人申请日开始计算,到候选人入职,总共经历的时间。
分阶段转化时长:从上一阶段漏到本阶段的时间周期,如从候选人进入第一个初筛阶段开始,到通过用人部门筛选,进入面试第二个阶段位置,所经历的时长。
3、画像分析指标
招聘工作与公司整体的人才战略有紧密关系。通过画像分析,可以对于不同角色群体的特征形成较为清晰的认知。主要指标包括:岗位画像、岗位JD、候选人画像等,其中主要的维度是学历、学校、年龄、技能、公司、工作经验,甚至包括行业专注、名企背景等标签画像。
(不同阶段的候选人群体画像)
数据指标该如何用
数据分析是为了“获得商业见解”,在使用数据指标时,一定要注意单独的数据没有价值,要和其他指标对照、关联,才能获得商业洞见。
举例来说,HR对招聘渠道的效果都非常关注,如果渠道能带来很多候选人,但是能最后入职的候选人并不多,未来该如何制定渠道投放策略?人力资源部门对员工的满意度和离职率这些数字非常敏感,但是满意度高的员工业绩很低怎么办?所以,关注个别、独立的数据都是远远不够的,一定要对照、关联。
如何获得指标数据
理清了需要哪些数据指标,明确使用原则,现在就该获取数据了。这里有个最简单、快捷的方式——Moka看板模板。
1、Moka上新2款最常用看板模板。点击就能用,用了就能看数据。
2、结果数据、过程数据、候选人画像等全都有,多重数据对照查看。
3、看板内数据联动,更多细分维度的数据透视,提供更详尽的数据参考。轻轻松松做出专业级数据看板。
小看板 大能量
漂亮的看板不仅是用来看的,还是用来沟通的。与这几个小场景结合,小小的看板更能发挥大大的能量。
(一个视频get Moka看板大能量)
1、看板+角色权限。一套模板全公司通用,各人数据结果不同,数据维度却是统一的。
2、看板+数据穿透。获取详细数据列表,宏观与微观结合查看。
3、看板+文本说明。可以对核心数据进行解释说明,尤其在协作中,可快速了解数据释意,帮助理解。
4、看板+数据筛选。可从不同的时间维度、部门维度、岗位维度等,查看相关数据。
5、看板+共享/导出。便于团队内数据统一,方便用人经理和老板了解招聘数据,高效协作。
不仅是专业,而且更易用
说到数据分析,大家会觉得是高度专业、依赖专门的数据分析师才能做。其实不然,依靠数字化技术,可以降低专业门槛,降低对专业人才的依赖。近来,Moka的BI同学也采用多种方法,让数据分析更简单易用。
这里特别要提到报表推荐字段。Moka BI团队经过多方调研,将最常用的计算字段,预置到系统中,不需要懂计算公式,拿来就能用~
招聘数据分析对于优化招聘业务相当显著。数据获取离不开各位HR在系统中的规范操作,只有动作和业务数据充分和准确的记录,数据维度才能更丰富,数据分析才能更准确。
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关于Moka
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截至目前,Moka累计服务包括小米、滴滴、麦当劳、安踏集团、上海医药、华东医药、松下、元气森林、Shopee、作业帮等超过1500余家客户,业务涵盖互联网、连锁零售、生物医药、智能制造、电商、教育等多个领域,在北京、上海、杭州、南京、武汉、成都、厦门、深圳、广州等城市均设有办公室。